【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及城市污水数据处理，具体涉及基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法、系统。
技术介绍
1、城市污水系统主要由地下（排水）管网、污水处理厂以及受纳水体构成。当前，全球气候变化导致极端天气事件频发，对城市污水基础设施带来了前所未有的压力，进而影响了城市地区的用水安全与水环境质量。面对城市内涝和合流制溢流（cso）的挑战，传统的城市污水处理运行调控模式已显不足。因此，“厂网一体化”的联合调控策略应运而生，它被视为一种有效的手段，用以预防城市内涝和雨季污水溢流风险，有效降低运营成本，并进一步保障水环境质量。
2、城市污水处理系统的“厂网一体化”调度是指对排水管网、污水处理厂以及受纳水体实施协同调度，旨在实现最优的整体环境效益。调度策略核心在于实现水量优化配给，目前主要存在三个主要问题：
3、一是污水处理厂与排水管网间水量协调性不足，导致污水处理厂的处理能力与管网收集能力不匹配，进而引起污水溢流，对周边水环境造成严重威胁；
4、二是城市各污水处理厂之间的负荷分配不均，部分处理厂超负荷运行而其他厂则未充分利用，影响了污水处理系统的综合效益；
5、三是相关研究普遍聚焦在污水处理厂尾水排放对受纳水体的影响，对运营成本、溢流风险和积水问题的综合评估和考量不足。最终，限制了城市污水处理系统在经济效益和环境效益方面的最优表现。
6、现有技术中，也出现了一些基于多目标的厂网一体的城市污水处理系统水量调度的研究，比如中国专利文件cn112950096a公开了厂网河一体化分类智能调
7、（1）在将费用作为目标的水安全调度场景模型和水环境调度场景模型上，仅单一考虑泵站运行费用，实际工程商污水厂运行费用才是整个系统的主要运行成本，单一追求泵站的运行费用，可能造成后面污水处理成本大幅度增加。
8、（2）水安全和水生态调度模式切换对实际工程支撑有限，因为同一片区的尾水不是汇入主干流就是支流，改变空间有限。
9、（3）只考虑厂前溢流，实际工程中是污水厂不愿意接纳更多的污水，关闭厂前的闸门，没有及时执行调度命令，因此，不能单一依靠他的厂前溢流量来判断。
10、总之，现有技术中选用的参数及基于参数构建的数学模型对于实际工程来说，难以应用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法、系统，该方法以降低污水处理系统运行成本与提升下游河道水质（受纳水体）的双重目标进行污水处理厂之间的调度控制，其能够应用于实际工程。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下所述：
3、基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其实现包括以下步骤：
4、步骤s1：采集模型构建的基础数据；
5、步骤s2：基于采集的基础数据构建以最小化年度运营成本和最大化目标污染物削减量为目标的优化模型；
6、步骤s3：输入污水处理量数据，采用多目标算法对优化模型求解，输出水量调度方案；
7、上述步骤s2中构建所述优化模型如下：
8、 （1）
9、 （2）
10、 （3）
11、 （4）
12、式（1）和式（2）中，x为决策变量，代表构成污水处理系统的各污水厂的水量配给比例；r为最小乘数；为原始目标函数；为期望达到的目标函数；为各目标的权重；与分别代表不等式与等式约束条件；约束决策变量x的取值范围；代表满足条件；为代表两个目标的目标函数之间距离最小；
13、式（3）和式（4）中，yn为第n座污水厂的年度运营成本；rn为第n座污水厂的年度目标污染物削减量，n=1，......，m；m为区域污水厂总个数；
14、其中目标污染物为一种单一特征污染物或者至少两种综合污染物。
15、作为一种优选技术方案，所述步骤s3中，采用多目标算法对优化模型求解的实现方法，包括以下过程：
16、步骤s31：基于基础数据，设定各污水厂的水量分配阈值，调用fmincon函数，分别求得object1和object2的最优解；并构建如下关系：
17、
18、
19、步骤s32：调用fgoalattain函数，让r最小，获得不同下，同时满足object1和object2双目标的结果;
20、其中，为代表两个目标的目标函数之间距离最小；r为最小乘数；为各目标的权重。
21、作为一种优选技术方案，基础数据包括污水处理系统的边界条件；
22、边界条件包括构成污水处理系统的各污水处理厂的水量限值、泵站水量负荷、目标污染物、运行成本计价方式；水量限值包括：生化反应保证量、协议保底水量、设计规模水量、kz折算最大水量；其中，生化反应保证量：是指污水厂想要保障基本生物处理能力的基本水量。协议保底水量：是污水厂在签订特许经营协议时候约定的最低水量。设计规模水量：是污水厂设计的水量处理规模。kz折算最大水量：代表污水厂能够处理的最大水量负荷。
23、作为一种优选技术方案，上述步骤s31中，设定各污水厂的水量分配阈值是基于污水厂的生化反应保证量、协议保底水量、设计规模水量、kz折算最大水量设定的。
24、污水厂的年度目标污染物削减量为综合污染物时，年度目标污染物削减量rn的获取方式包括以下步骤：
25、步骤a1:选择若干个污染物指标，将对应的污染物削减量作为参数，构建数据矩阵，数据矩阵如下：
26、
27、其中，a代表样本数；b代表指标数；代表第j项污染物指标的第i个样本的值，即单位污染物削减量；x为水质指标原始矩阵；
28、步骤a2：归一化矩阵计算；计算公式如下：
29、
30、
31、式中，为矩阵x中的最小值；为矩阵x中的最大值；代表归一化后的第j项污染物指标的第i个样本的值；为水质指标归一化矩阵；
32、步骤a3：计算熵权：
33、
34、
35、
36、
37、式中，代表第j项指标中第i个样本的权值；为第j项指标的熵值，≥0；λ为玻尔兹曼常数，λ=1/ln(a)，()；为第 j 项指标的变异指数；为第j项指标的熵权；
38、步骤a4：综合污染物削减量计算：
39、
40、式中：为第i个样本的综合污染物削减量；与分别为第j 项指标的第i个样本的进出厂污染物浓度；为污水处理量。
41、作为一种优选方式，污水厂的年度目标污染物为单一特征污染物时，年度目标污染物削减量为特征污染物的年度削减量。
42、
43、式中：a为样本数；为第i个样本的特征污染物削减量；与分别为指标的第i个样本的进出厂污染物浓度；为污水处理量。
44、作为一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，其实现包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，所述步骤S3中，采用多目标算法对优化模型求解的实现方法，包括以下过程：
3.根据权利要求2所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，基础数据包括污水处理系统的边界条件；
4.根据权利要求3所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，上述步骤S31中，设定各污水厂的水量分配阈值是基于污水厂的生化反应保证量、协议保底水量、设计规模水量、kz折算最大水量设定的。
5.根据权利要求1所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，污水厂的年度目标污染物削减量为综合污染物时，年度目标污染物削减量Rn的获取方式包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，污水厂的年度目标污染物为单一特征污染物时，年度目标污染物削减量为特征污染物的年度削减量:
7.根据权利要求1
8.基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度系统，其特征在于，包括工程边界界定模块、历史数据收集分析模块、优化模型模块、控制模块；
9.根据权利要求8所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度系统，其特征在于，优化模型模块中，污水处理量为从历史数据收集模块中调用的污水处理量。
...【技术特征摘要】
1.基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，其实现包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，所述步骤s3中，采用多目标算法对优化模型求解的实现方法，包括以下过程：
3.根据权利要求2所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，基础数据包括污水处理系统的边界条件；
4.根据权利要求3所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，上述步骤s31中，设定各污水厂的水量分配阈值是基于污水厂的生化反应保证量、协议保底水量、设计规模水量、kz折算最大水量设定的。
5.根据权利要求1所述的基于厂网一体的城市污水处理系统水量调度方法，其特征在于，污水厂的年度目标污染物削减量为综合...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁瑶，吕伟，顾鲍超，卢伟，景琪，邱鹏，王斑，
申请(专利权)人：中国市政工程西南设计研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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